© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika with CC BY NC licence

## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 105/E/KPT/2022 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI
ANALISIS  SENTIMEN  LAYANAN  SHOPEEFOOD  PADA  TWITTER  DENGAN METODE  K-NEAREST  NEIGHBOR,  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,  DAN DECISION TREE

## Muhammad Zaki Farhan
Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
email:  muhammadzakifarhan@gmail.com
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History: Recieved   :  03 October 2022 Accepted   :  05 January 2023 Published  :  22 January 2023 Transportation  is  an  infrastructure  that  connects  one  point  to another. In an era like this, people's needs are getting wider, not just  about  delivering  people,  but  more  than  that,  for  example delivering  goods,  groceries,  or  food  and  so  on.  Transportation that is supported by smartphones and the result of a combination of  transportation  services  with  communication  technology  is called online transportation. One of the online transportation that is  on  the  rise  is  ShopeeFood.  ShopeeFood  is  an  online transportation  that  focuses  on  services  that  deliver  food  to  its customers. The purpose of this study was to obtain classification results  according  to  the  level  of  accuracy  of  the  Twitter community's perception of shopeeFood services. This study uses three  methods,  namely  KNN,  SVM and  Decision  Tree.  The  data used  is  twitter  data  obtained  by crawling using  RapidMiner software.  Based  on  the  test  results,  it  was  found  that  the  KNN method  has  a  higher  value  than  the  other  methods  with  an accuracy of 71.49%, precision of 72.86% and recall of 76.94%.
Keywords: K-Nearest Neighbor Support Vector Machine
Decision Tree
Analysis Shopeefood IEEE style in citing this article:
M. Z. Farhan , “ Analisis Sentimen  Layanan  Shopeefood pada  Twitter  dengan  Metode K-Nearest  Neighbor,  Support Vector  Machine,  dan  Decision Tree ”, Jurnal.ilmiah.informatika , vol.  7,  no.  2,  pp.  95-106,  Dec. 2022.
Corresponding Author: Wildan Toyib Universitas Muhammadiyah Prof Dr. Hamka
© 2022 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  prasarana yang  menghubungkan  desa  antar  desa, kota  satu  dengan  kota  yang  lain  bahkan beberapa negara.
Transportasi konvensional hanya berfokus pada mengantarkan masyarakat dari tempat ke tempat, sedangkan di era yang seperti ini kebutuhan  masyarakat  sudah  semakin luas.  Seiring  berjalannya  zaman,  inovasi terus dihadirkan dengan tujuan memperbaiki  sistem  yang  sebelumnya, termasuk sistem transportasi.
Transportasi yang didukung oleh smartphone serta hasil kombinasi dari jasa trasnportasi dengan teknologi komunikasi yaitu  bisa  disebut  transportasi  online  [1]. Fenomena  transportasi  online  saat  ini sedang  ramai  diperbincangkan,  sebab aplikasi  yang  dapat  diunduh  oleh pengguna android ataupun iOS membuat penggunannya dapat melakukan pemesanan  secara  sederhana[2].  Salah satu transportasi online yang sedang naik daun  adalah  ShopeeFood.  ShopeeFood merupakan  sebuah  layanan  transportasi online yang berfokus pada jasa mengantar makanan kepada pelanggannya.
Data  adalah  salah  satu  barang  non- fisik  yang  bernilai  bagi  perusahaan  [3]. Data yang ada sepatutnya dapat terdokumentasi  dengan  apik  [4].  Karena, data  tersebut  bisa  digunakan  kembali  di masa  depannya  [5].  Jika  layanan  yang diberikan  sesuai  dengan  harapan,  maka layanan  tersebut  bisa  disebut  berhasil ataupun bernilai baik. Tetapi jika layanan tidak  sesuai  dengan  harapan,  layanan tersebut  gagal  atau  bernilai  buruk. Penelitian  ini,  bertujuan  utama  menilai sebuah  kualitas  layanan  dilihat  dari bagaimana kepuasan pelanggannya [6].
Di  saat  ini  media    penggunanan teknologi  media  sosial  terutama  twitter [7], yang semakin pesat ini setiap manusia
bebas mengekspresikan apapun
pendapatnya  di  media  sosial.  Salah satunya adalah twitter. Twitter
merupakan  wadah  untuk  berkomunikasi dan berinteraksi para penggunanya dengan  “tweet”.  Tweet  atau  pesan  yang dibagikan ke twitter umumnya topik yang sedang  sering  dibicarakan  bahkan  bisa menjadi  trending  topic  di  platform tersebut [8].
Proses utama penunjang penelitian ini, pengambilan  dataset  dilaksanakan  pada media  sosial  di  twitter.  Kumpulan  tweet yang berasal dari publik akan dikategorikan  menjadi  sentimen  negatif atau positif.
Analisis  sentimen  merupakan  sebuah metode  mengekstrak  data  teks  untuk memperoleh  informasi  akan  sentimen bernilai  positif  atau  negatif  [9].    Di  sisi lain,  Analisis  sentimen  dapat  dikatakan sebagai  suatu  proses  untuk  memahami, mengekstrasi  serta  memproses  data textual supaya didapatkan sebuah informasi  yang  terdapat  di  dalam  text [10].  Di  sisi  lain  juga  Analisis  sentimen bermakna  mengklasifikasi  dikotomi  dari teks  yang  berada  di  kalimat,  pendapat atupun  dokumen.  Dikotomi  memiliki makna apakah teks yang berada di sebuah kalimat,  pendapat  dan  dokumen  bersifat positif  atau  negatif    tentang  layanan ShopeeFood [11]. Informasi yang
diperoleh  dapat  menjadi  obyek  evaluasi dalam melaksanakan optimalisasi pelayanan terhadap customer [12].
Berdasarkan  pendahuluan  di  atas yang telah disampaikan, dengan menggunakan metode KNN, SVM,
Decision  Tree  serta  platfom  twitter  yang terintegrasi  dengan  software  RapidMiner, maka  penelitian  ini  dilakukan  untuk memperoleh  hasil  klasifikasi  menurut tingkat  akurasi  dari  persepsi  masyarakat twitter tentang layanan shopeeFood.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penyelesaian  penelitian  ini  dapat
digambarkan  sebagaimana  gambar  1 berikut ini.
Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Crawling Data
Tahapan  pertama  pada  penelitian    ini ialah  pengumpulan  data.  Data  di  peroleh dengan cara mengintegrasikan API twitter dan  rapidminer.  Setelah  itu  masukkan
kata  kunci  pencarian  “Shoope  Food”. dengan  validitas  dan  reabilitas  dari  hasil penelitan  yang  diperoleh  dan  dilaporkan dalam artikel ilmiah.
Gambar 2. Crawling Data
Pada  gambar  di  atas  memperlihatkan tahapan crawling data.  Terdapat  beberapa operator  yang  diperlukan,  seperti  “search
twitter”,  fungsi  dari  operator  ini  untuk mengambil  data  yang  sudah  terkoneksi dengan API twitter.  “select  attribut”,
dimanfaatkan  untuk  memilih  atribut (seperti  text,  id,  username  dan  lain-lain) yang  akan  digunakan.  Attribut  yang
digunakan  penelitian  ini  adalah  attribut Text.  Contoh  hasil crawling data  bisa dilihat pada gambar berikut. Gambar 3. Hasil Crawling Data
B. Prepocessing Data Setelah tahapan crawling data, selanjutnya  adalah preprocessing data. Tahapan preprocessing data ini
memperlihatkan  beberapa  operator  yang diguanan  dan  dapat  dijelaskan  pada gambar di bawah ini.
Gambar 4. Preprocessing Data 1. Cleaning data Proses untuk menghilangkan
komponen yang tidak dibutuhkan. Komponen  yang  dihilangkan  adalah  tag,
RT,  URL,    simbol-simbol,  emoticon,  dan juga  angka  random.  Dapat  dilihat  pada tabel di bawah ini Tabel 1. Cleaning Data No. Sebelum Sesudah 1 terus  terong  makan  malam  sama  terong geprek mantap banget bestie . selamat makan malam https://t.co/ra9aqyu1vi terus  terong  makan  malam  sama terong  geprek  mantap  banget bestie. selamat makan malam 2 @shopeeid ayo min checkout in aku buat  ayo min checkout in aku buat suami
No. Sebelum Sesudah suami  aku  narik  shopeefood  hp  nya #shopeeid aku  narik  shopeefood  hp  nya shopeeid 3 @suruagashi shopeefood tuhh biasanyaa banyakk shopeefood tuhh biasanyaa banyakk 4 ada yang punya voucher shopeefood minbel 0?  mau  dongg  yang  potongan  berapa  ajaa #zonauang ada yang punya voucher shopeefood  minbel  mau  dongg yang potongan berapa ajaa zonauang 5 ada  yg  tau  cara  daftar  shopeefood  buat daerah jogja ga? tia ada  yg  tau  cara  daftar  shopeefood buat daerah jogja ga tia 2. Case Folding Dalam data tersebut terdapat
perbedaan  penulisan  huruf  yang  dapat merepotkan  tahapan  proses  analisis
selanjutnya. Penggunaan
operator generate attribute untuk mengubah huruf menjadi huruf kecil ataupun besar. Dapat dilihat  pada  tabel  di  bawah  ini.
Tabel 2. Case Folding No. Sebelum Sesudah 1 Promo  beli  Cup  Ni  Boba  Brawijaya  Gratis Waffle Ego Datang Beli GRATIS  ONGKIR  KOTA  MOJOKERTO KABUPATEN MOJOKERTO ONGKIR MENYESUAIKAN promo  beli  cup  ni  boba  brawijaya gratis waffle ego datang beli gratis ongkir kota mojokerto kabupaten mojokerto ongkir menyesuaikan 2 Bantuin  bikin  pantun  dong  bwt  bales  mas shopeefood bantuin  bikin  pantun  dong  bwt  bales mas shopeefood 3 Hadir  kembali  Yes  apalagi  kalau  bukan PROMO BOKS PILIH SENDIRI GRATISANMU  Yuk  langsung  order  online atau  datang  langsung  ke  gerai  CFC  terdekat note  Tidak  berlaku  untuk  order  online  di ShopeeFood hadir kembali yes apalagi kalau bukan promo  boks  pilih  sendiri  gratisanmu yuk langsung
order online
atau  datang  langsung  ke  gerai  cfc terdekat note  tidak  berlaku untuk  order  online di shopeefood 4 DIKA  DIPAKE  MATANYA  SEBELUM SHOPEEFOOD dika dipake matanya sebelum shopeefood
5 fitur  shopeefood  sekarang  pindah  apa gimana KOK GAADAA fitur shopeefood sekarang pindah apa gimana kok gaadaa 3. Remove dan Filter Merupakan proses penghapusan baris
data yang berulang pada dataset ataupun
menghapus  baris  yang  tidak  memiliki text.
Gambar 2. Remove dan Filter
C. Labeling
Setelah  data  dibersihkan  dari  noise,
berikutnya adalah pemberian label sentimen
terhadap
masing-masing
kalimat  opini  yang  ada  di  dataset.  Label sentimen  diberi  tanda  dengan  warna hijau,  seperti  gambar  di  bawah  ini.
Gambar 3. Labeling Sentimen Kemudian  proses  lebih  lanjut  adalah processing data tahap 2 yang digambarkan  pada  gambar  di  bawah  ini.
Gambar 4. Preprocessing Data
4. Tokenize Selesai  dari  pemberian  label  lanjut  ke tahap  tokenize.  Tokenize  adalah  tahap pembagian kalimat menjadi kata per kata. Tahap  tokenize  dapat  dimanfaatkan untuk  menghapus  tanda  baca,  simbol serta  apapun  selain  huruf  yang  tidak digunakan  [13] .  Contoh  “ok  pindah shopeefood  aja”  menjadi  “ok”,  ”pindah”, “shopeefood”, “aja”.
5. Filter Tokens By Length Proses  menyaring  kata  dalam  sebuah kalimat  dengan  minimal  dan  maksimal
huruf yang telah ditentukan. Contoh “pgn gacoan  tp  kalo  di  shopeefood  kelamaan” menjadi “gacoan”, “kalo” “shopeefood” .
6. Stopword Sesudah kalimat dipecah menjadi kata per  kata,  selanjutnya  kata  per  kata  ini akan diberi bobot nilai terhadap stopword list.
7. Stem Adalah pemangkasan kata
berimbuhan  supaya  menjadi  sebuah  kata dasar.  Contoh  “ongkir  grab  makin  mahal
gojek  dan  shopeefood  makin  kecil diskonnya”  menjadi  “ongkir  grab  makin mahal  gojek  dan  shopeefood  makin  kecil diskon”.

## D. Pemodelan 3 Algoritma
Selesai dilakukan tahap preprocessing kedua, selanjutnya
data tersebut digandakan  melalui  operator  Multiply dengan  tujuan  dapat  digunakan  pada  3 algoritma pemodelan.
Tiap-tiap pemodelan  menggunakan  operator  Cross Validation  untuk    dilakukan  klasifikasi yang dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 5. Proses di dalam Cross Validation (KNN)
Gambar 6. Proses di dalam Cross Validation (SVM)
Gambar 7. Proses di dalam Cross Validation (Decision Tree)
Support Vector Machine SVM (Support Vector Machine)
termasuk  algoritma  supervised  learning yang kualitas dan akurasinya cukup baik. SVM bisa diamati sebagai hyperlane  yang dapat  memecahkan  titik-titik  bernilai positif ataupun negatif. Prinsip terpenting dari SVM adalah    menetapkan  ruang
pemisah  yang  berada  di  ruang  pencarian dengan  tujuan  kelas-kelas  yang  berbeda dapat dipisahkan  [14].
K – Nearest Neigbor (KNN)
Selain  menggunakan  metode SVM , penelitian  ini  juga  menggunakan  metode
KNN. K-NN (K-Nearest Neighbor)
merupakan sebuah metode untuk mengklasifikasi  data  yang  beracuan  pada nilai  kesaaman  sebuah  data  uji  dengan data  latih  [15].  Metode  ini  melakukan klasifikasi terhadap sebuah obyek berdasarkan data yang nilai atau jaraknya paling  dekat  terhadap  obyek  tersebut [16].
Decision Tree Decision tree (pohon keputusan) termasuk  algoritma  supervised  learning pada  data  mining  yang terdapat  berbagai faktor  untuk  pemecahan  sebuah masalah. Penggunaan algoritma ini untuk pemecahan  sebuah  masalah  terbilang cukup baik dikarenakan dapat mengetahui  inti  permasalahan  cukup berdasarkan  dari  pola  bentuk  pohonnya.
Kekurangan  dari  algoritma  ini  adalah ketika  data  yang  di  proses  banyak  akan menimbulkan  overlap,  kualitas  hasil algoritma  ini  bergantung  dengan  desain pohon keputusan [17].

## Confution Matrix
Evaluasi  berfungsi  untuk  menetapkan nilai  kegunaan  tiap  model  yang  sudah berhasil dibangun pada tahap sebelumnya. Metode evaluasi yang diaplikasian  adalah  metode Confution Matrix .  Metode  ini  akan  melakukan perhitungan  dengan  barometer  Akurasi, Presisi dan Recall untuk mengetahui nilai perbedaan  dari  perhitungan  aplikasi dengan perhitungan manual. Di bawah ini merupakan  tabel  dari Confution  Matrix beserta rumus perhitungannya. Tabel 3. Confution Matrix Prediction Class Prediction Positive Prediction Negative Positif TP FN Negative FP TN Akurasi ialah  perhitungan  keseluruhan data  yang  dikelompokkan  secara  negatif ataupun positif. Perhitungan dapat dilakukan  menggunakan  rumus  berikut [18].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (1)
Presisi adalah  perkiraan  rasio  true  positif dibagi dengan perhitungan keseluruhan data prediksi bernilai positif [18].
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 x 100%
(2)
Recall, yakni  perkiraan  rasio  true  positif dibagi  dengan  perhitungan  keseluruhan data true positif [18].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 x 100%
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  diperlihatkan  kata yang paling sering muncul atau frekuensi kata  pada  hasil  crawling  data.  Penelitian memakai sample 20 kata yang dideskripskan pada gambar di bawah ini.
Gambar  di  bawah  ini  menampilkan beberapa  operator  di  RapidMiner  yang digunakan  pada  proses analisis  sentimen. Operator  read  excel  bertujuan  membaca dataset yang sudah dibersihkan dari noise
berformat  excel.  SetRole  berfungsi  untuk menjadikan kolom sentimen sebuah label. Nominal  to  text  untuk  mengubah  text yang  awal  berformatnya  polynominal menjadi text.
Gambar 9. Proses Analisis Sentimen
Operator Multiply bertujuan  untuk menjadikan  output  lebih  dari  satu. Operator Process  document  from  data berfungsi untuk melakukan preprocessing data  tahap  kedua  yang  di  dalam  nya terdapat  operator; Tokenize , Filter  By
Length,  Stopword  dan  Stem .  Selanjutnya operator Cross Validation untuk  dilakukan klasifikasi. Di bawah ini merupakan tabel akumulasi  hasil  proses  Confution  Matrix dari masing-masing metode. Tabel 4 Hasil Confution Matrix Metode TP TN FP FN KNN 247 169 92 74 SVM 312 99 27 144 Decision Tree 326 22 13 221 Untuk  hasil  akurasi,  presisi  dan  recall menggunakan perhitungan manual. Hasilnya  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini. Table 5. Perhitungan Menggunakan Confusion matrix Metode/Barometer AKurasi Presisi Recall KNN 76.11% 72.86% 76.94% SVM 70.61% 92.03% 87.64% Decision Tree 59.79% 59.59% 96.16% Terdapat  perbedaan  hasil  antara perhitungan  manual  dengan  perhitungan RapidMiner. Hasil perhitungan RapidMiner  dapat  dilihat  pada  tabel  di bawah ini.
Table 6. Perhitungan Menggunakan Rapid Miner Metode/Barometer AKurasi Presisi Recall KNN 71.49% 72.86% 76.94% SVM 70.63% 68.42% 92.04% Decision Tree 59.80% 59.60% 96.17% Berdasarkan hasil yang telah dipaparkan di atas menggunakan metode evaluasi  Confution  Matrix,  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  nilai  perhitungan manual  yang  berbeda  signifikan  dengan perhitungan  RapidMiner  terdapat  di algoritma K-NN dengan parameter akurasi dengan nilai perbedaannya sebesar 4.62%, selain itu di algoritma SVM dengan  parameter  presisi  dengan  nilai perbedaannya sebesar 23.61%, selain itu di algoritma  SVM  juga  dengan  parameter recall  dengan  nilai  perbedaannya  sebesar 4.40%.    Jika  ketiga  algoritma  disejajarkan dengan  hasil  dari  masing-masing  akurasi dan  presisi,  maka  algoritma  KNN memiliki  nilai  akurasi  dan  presisi  sebesar 71.49%, 72.86%. Nilai tersebut lebih tinggi dibanding  dengan  metode  SVM  dan Decision Tree.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  serta  syukur  atas  nikmat Tuhan  karena  dengan  kehendak-Nya penelitian dapat di selesaikan. Peneliti menyampaikan  ribuan  terimakasih kepada JIMI sebagai media penyelenggara  jurnal,  serta  Bapak
Wildan  Toyib,  M.Eng  selaku  dosen pembimbing
yang senantiasa memberikan  arahan  terhadap  artikel supaya cepat terselesaikan tepat waktu.

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasi  analisis  sentimen  dari masyarakat twitter tentang layanan shopeefood  bernilai  sudah  baik  atau
belum  menggunakan  metode  KNN,  SVM dan  Decision  Tree.  Hasil  akurasi  pada metode  KNN,  SVM  dan  Decision  Tree sebesar  71.49%,  70.63%,  59.80%.  Hasil presisi  pada  metode  KNN,  SVM  dan Decision  Tree  sebesar  72.86%,  68.42%, 59.60%.  Untuk  hasil  recall  pada  metode KNN,  SVM  dan  Decision  Tree  sebesar 76.94%,
92.04%, 96.71%. Dengan
penjelasan  tabel  diatas,  dapat  ditarik kesimpulan bahwa metode KNN memiliki nilai  akurasi  dan  presisi  sebesar  71.49%, 72.86%. nilai tersebut lebih tinggi dibanding  dengan  metode  SVM  dan Decision  Tree.  Selain  itu  hasil  analisis sentimen yang terdapat di tabel menunjukkan  bahwa  nilai  True  Positif dari  ketiga  metode  tersebut  cukup  tinggi yakni  sebesar  247,  312,  326.  Dapat diartikan  bahwa  customer  merasa  puas terhadap  pelayanan  dan  fasilitas  yang telah diberikan dari ShopeeFood.

## 6. REFERENSI
[1]  O.  Riandiatmi  and  T.  B.  Joewono, “Persepsi Pengguna
Terhadap Angkutan Online Di Kota Bandung,”
J.  Transp. ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  153 – 160, Dec. 2018.
[2] P.  Fakhriyah,  “Pengaruh  Layanan Transportasi Online (Gojek)
Terhadap  Perluasan  Lapangan  Kerja Bagi  Masyarakat  Di  Kota  Cimahi,” Comm-Edu (Community Educ. Journal) , vol. 3, no. 1, p. 34, Jan. 2020.
[3] F.  N.  Hasan,  “Implementasi  Sistem Business  Intelligence  Untuk  Data Penelitian di Perguruan Tinggi,” Pros. Semin.  Nas.  Teknoka ,  vol.  4,  no.  2502, pp. I1 – I10, Nov. 2019.
[4] S.  Fitriani  and  F.  N.  Hasan,  “Sistem Informasi  Berbasis  Android  untuk Meningkatkan  Layanan  Terhadap
Alumni  (Studi  Kasus:  Keluarga Mahasiswa Fakultas Teknik Uhamka),” Pros.  Semin.  Nas.  Teknoka , vol.  5,  no.  2502,  pp.  93 – 100,  Nov.
2020.
[5]  R.  Gustini  and  F.  N.  Hasan, “Perancangan Sistem Aplikasi
Monitoring  Barang  menggunakan Barcode  Berbasis  Android.  (study kasus Toko Chacha cell ITC Cempaka mas ),” Pros.  Semin.  Nas.  Teknoka ,  vol. 5, no. 2502, pp. 87 – 92, Nov. 2020.
[6]  E.  I.  Pantoro,  R.  Jokom,  and  A. Harianto,  “Harapan  Dan  Persepsi Konsumen Terhadap
Kualitas Layanan  Di  Kantin  Di  Universitas Kristen  Petra,” J.  Hosp.  dan  Manaj.
Jasa , vol. 5, no. 2, pp. 501 – 509, 2017.
[7]  S.  F.  Pratama,  R.  Andrean,  and  A. Nugroho, “Analisis Sentimen Twitter Debat  Calon  Presiden  Indonesia Menggunakan Metode Fined-Grained Sentiment Analysis,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, p. 39, May. 2019.
[8] A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Ekstrasi  Fitur  N- Gram,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 200-209, Sep. 2018.
[9] F.  V.  Sari  and  A.  Wibowo,  “Analisis Sentimen  Pelanggan  Toko  Online Jd.Id  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Classifier  Berbasis  Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681 – 686, Nov. 2019.
[10]  A.  K.  Santoso,  A.  Noviriandini,  A. Kurniasih,  B.  D.  Wicaksono,  and  A. Nuryanto, “Klasifikasi
Persepsi Pengguna  Twitter  Terhadap  Kasus Covid-19 Menggunakan Metode Logistic  Regression,” JIK  (Jurnal
Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,
pp. 234 – 241, Jul. 2021.
[11]  H. Simorangkir and K. M.

## Lhaksmana, “Analisis Sentimen pada
Twitter  untuk  Games  Online  Mobile Legends  dan  Arena  of  Valor  dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” e- proceeding of Englineering , vol. 5, no. 3, pp. 8131 – 8140, Dec. 2018.
[12]  L.  O.  Sihombing,  H.  Hannie,  and  B. A.  Dermawan,  “Sentimen  Analisis Customer  Review  Produk  Shopee Indonesia  Menggunakan  Algortima Naïve  Bayes  Classifier,” Edumatic  J. Pendidik.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 233 – 242, Dec. 2021.
[13] E. Indrayuni, “Klasifikasi Text Mining  Review  Produk  Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J.  Khatulistiwa  Inform. ,  vol.  7, no. 1, pp. 29 – 36, Jun. 2019.
[14] H.  Tuhuteru  and  A.  Iriani,  “Analisis
Sentimen  Perusahaan  Listrik  Negara
Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan
Naive  Bayes  Classifier,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 3, pp. 394 – 401, Sep. 2018.
[15]  L.  R.  Dharmawan,  I.  Arwani,  and  D. E.  Ratnawati,  “Analisis  Sentimen pada  Sosial  Media  Twitter  Terhadap Layanan  Sistem  Informasi  Akademik Mahasiswa  Universitas  Brawijaya dengan
Metode K- Nearest Neighbor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan
Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  959 – 965, Mar. 2020.
[16]  A.  P.  Giovani,  T.  Haryanti,  and  L. Kurniawati, “ Analisis Sentimen Aplikasi  Ruang  Guru  Di  Twitter Menggunakan Algoritma
Klasifikasi ,”  vol.  14,  no.  2,  pp.  116– 124, Jul. 2020.
[17]  A.  P.  Ayudhitama  and  U.  Pujianto, “Analisa 4 Algoritma Dalam Klasifikasi Liver Menggunakan Rapidminer,” J.  Inform.  Polinema ,  vol.
6, no. 2, pp. 1 – 9, Feb. 2020.
[18]  T.  Wiratama  Putra,  A.  Triayudi,  and A. Andrianingsih, “Analisis Sentimen Pembelajaran  Daring  Menggunakan Metode  NaÃ¯ve  Bayes,  KNN,  dan
Decision  Tree,” J.  JTIK  (Jurnal  Teknol. Inf. dan  Komunikasi) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.
20 – 26, Jan. 2022.